神经网络中经典算法名词解释

神经网络中的经典算法主要包括以下几个：

1. **前向传播（Forward Propagation）**：这是神经网络中最基础的学习过程，输入数据从输入层通过一系列隐藏层，每个节点应用激活函数处理信号，并传递给下一层，直到最终输出层。这个过程用于预测输出。

2. **反向传播（Backpropagation）**：一种用于训练深度神经网络的优化算法，它计算出网络中每一层权重对误差的贡献，然后逆向调整这些权重，以最小化损失函数。这是一种梯度下降的方法。

3. **梯度下降（Gradient Descent）**：是一种优化算法，通过迭代更新模型参数来减小成本函数。在网络中，它沿着代价函数梯度的相反方向移动，以找到局部最优解。

4. **批量梯度下降（Batch Gradient Descent）**：一次处理整个训练集的数据，然后更新参数。这种方法收敛较慢，但计算量相对较小，适合数据集较大的情况。

5. **随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）**：每次只用一个样本来更新模型，速度快，但可能会导致震荡。通过引入动量（momentum）或小批量学习（Mini-batch Gradient Descent）可以改进其稳定性。

6. **卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）**：专为图像识别设计的神经网络，利用滤波器对输入数据进行特征提取。

7. **循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）**：适用于序列数据，它们有记忆单元，可以处理具有时间依赖性的输入。